Files
Arcrun/registry/examples
kbdb-cc c6bd0d7899 fix(drainer): 同帳號 worker-to-worker 改走 Service Bindings(修 CF 1042)
Production bug(本地 miniflare 未抓到、真端點才爆):部署後 drainer 對同帳號
arcrun-code/arcrun-kbdb/kbdb-graph-plugin 做 fetch("https://*.leo21c.workers.dev")
→ CF 1042(同帳號 worker 互打限制),被 error handler 包成 "not valid JSON"。

修法=比照 cypher-executor(wrangler.toml [[services]] 綁零件):
- wrangler.toml 加 [[services]] SVC_CODE→arcrun-code / SVC_KBDB→arcrun-kbdb /
  SVC_GRAPH→kbdb-graph-plugin;移除 CODE_WORKER_URL/KBDB_URL/GRAPH_URL vars。
- index.ts:所有 code/kbdb/graph 呼叫改 env.SVC_X.fetch()(svc() 輔助);Gitea
  (git.uncle6.me,非 CF)維持 plain fetch。

驗收(強制對部署後真端點、禁 miniflare):POST /drain?batch=2 回真 JSON、notes 3 卡
冪等全 skip、無 1042;游標前進+回捲;加測試卡→真端點 /webhook 只寫該 delta(entry
create 進 live KBDB)→三模式 curl 命中(含 Arcrun#11 修後語意 owner+type 過濾生效)→
測試卡清除。deploy version 95562b3e。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01HJiLCRUU2o3aSpPEzVCt2o
2026-07-06 10:51:42 +00:00
..

Arcrun Examples Library

給 AI 操盤手快速參考的 workflow 範本庫。每個範例都是可直接 acr push 部署的 YAML。

對應 SDD: matrix/arcrun/.agents/specs/llm-interface/ Milestone 3.3

結構

每個範例一個資料夾:

{slug}/
├── workflow.yaml         可直接 push 部署
├── description.md        解決什麼問題 / 怎麼觸發 / 預期結果
└── tags.json             ["webhook", "llm", "cron", ...] 用於搜尋

範例列表

Slug 場景
webhook-to-http 簡單轉發:webhook → 打另一個 API
cron-watcher 每 5 分鐘掃資料庫 → 觸發子 workflowmira pattern
llm-classify claude_api 分類文字 → 寫 KBDB
rag-search-answer 從 KBDB 找 context → claude 回答
email-summary gmail 收信 → claude 摘要 → telegram 推
pdf-to-blocks 上傳 PDF → 轉文字 → 切 chunk → 存 KBDB
github-issue-bot 收 GH webhook → claude 分析 → 留 comment
daily-digest cron → 多源聚合(KBDB / RSS / 等) → 推送
parallel-fanout 一份輸入分發多 workflow 並行處理
error-retry try_catch + wait + retry 重試外部 API

如何用(AI 視角)

  1. arcrun_search_examples('rag context answer') → 命中 rag-search-answer
  2. 拿 YAML,按自己需求改 prompt / 資料來源
  3. arcrun_validate_yamlarcrun_push_workflow → 完成

CI 自動同步

GH Actions 監聽本目錄變動 → 把每個範例 PATCH 進 KBDB type=workflow-example (含 YAML + description + tags)。MCP search_examples 走 KBDB semantic search。